JP6507807B2 - 制御方法、制御装置、及びプログラム - Google Patents
制御方法、制御装置、及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6507807B2 JP6507807B2 JP2015079843A JP2015079843A JP6507807B2 JP 6507807 B2 JP6507807 B2 JP 6507807B2 JP 2015079843 A JP2015079843 A JP 2015079843A JP 2015079843 A JP2015079843 A JP 2015079843A JP 6507807 B2 JP6507807 B2 JP 6507807B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- interaction
- spontaneous
- intervention
- user
- priority
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Toys (AREA)
- Manipulator (AREA)
Description
本発明は、制御方法、制御装置、及びプログラムに関する。
ロボット分野やエージェント、広告分野等、ユーザに対して何かを働きかける分野では、ユーザに対して効果的な働きかけやインタラクションを行うために様々な技術が提案されている。例えば、コミュニケーションロボットにおいて、過去の動作履歴に応じて次の動作を決定する技術が知られている（例えば特許文献１参照）。
しかしながら、上記技術では、コミュニケーションロボットの動作が急に減る、又は急に活発に動作する等、ユーザに対してコミュニケーションロボットの動作により示されるインタラクションに一貫性が無い場合がある。一貫性が無いインタラクションは、ユーザへの介入の強さや介入レベルの変化は、ユーザを困惑させ、良好なコミュニケーションの妨げとなる。
これに対して、開発時にコミュニケーションロボットが動作を行うタイミング等を適切に調整して動作に一貫性を持たせることは、ロボットが動作する状況や動作の種類等の様々な要素を考慮する必要があり、困難である。また、介護等の分野では、ユーザの自立度や、ケアの必要な部位の状態に応じてどこまでユーザに干渉するかを動的に変化させることが好ましい場合がある。
そこで、一側面では、本発明は、適切なタイミングでインタラクションを提示することを目的とする。
一つの案では、センシングされたユーザの挙動に基づいて、前記ユーザに対して提示する第１のインタラクションを決定し、前記ユーザに対して自発的に提示する第２のインタラクションを決定し、過去の所定期間に提示された前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションに基づいて介入度を算出し、前記介入度に基づいて、前記第２のインタラクションを提示するタイミングを制御する処理をコンピュータが実行する制御方法が提供される。
一側面によれば、適切なタイミングでインタラクションを提示することができる。
以下、本発明の実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素及び実質的に同一の処理を行う箇所については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。
＜第１の実施形態＞
［システムの構成］
まず、第１の実施形態に係る制御システム１について、図１を参照しながら説明する。図１は、第１の実施形態に係る制御システムの構成例を示す図である。図１に示すように、本実施形態に係る制御システム１は、ユーザに対して働きかけやインタラクション（以降では、単に、「インタラクション」と表す。）を行うコミュニケーションロボットＲ（以降では、単に、「ロボットＲ」と表す。）に内蔵される。
［システムの構成］
まず、第１の実施形態に係る制御システム１について、図１を参照しながら説明する。図１は、第１の実施形態に係る制御システムの構成例を示す図である。図１に示すように、本実施形態に係る制御システム１は、ユーザに対して働きかけやインタラクション（以降では、単に、「インタラクション」と表す。）を行うコミュニケーションロボットＲ（以降では、単に、「ロボットＲ」と表す。）に内蔵される。
本実施形態に係る制御システム１は、制御装置１００、センサ１２０、アクチュエータ１３０、及びスピーカ１４０等を有する。センサ１２０、アクチュエータ１３０、及びスピーカ１４０は、例えばバス等により制御装置１００と接続されている。
制御装置１００は、例えば、１以上のコンピュータであり、アクチュエータ１３０やスピーカ１４０を制御する。
センサ１２０は、例えばタッチセンサ、マイク、人感センサ等の各種センサであり、ロボットＲに人が触れたことや人から話しかけられたこと、あるいは人が近づいたこと等を検知する。
アクチュエータ１３０は、制御装置１００の制御に従って、ロボットＲの手や足、首等の各部位を動かす。これにより、ロボットＲは、身振りや手振り等のインタラクションをユーザに提示する。なお、アクチュエータ１３０は、例えば、手を動かすためのアクチュエータや足を動かすためのアクチュエータ等、ロボットＲが動作させることができる各部位毎に存在する。
スピーカ１４０は、制御装置１００の制御に従って、音波を発する。これにより、ロボットＲは、発話や歌を唄う等のインタラクションをユーザに提示する。
このように、制御装置１００がアクチュエータ１３０やスピーカ１４０を制御することにより、ロボットＲの動作が制御される。これにより、ロボットＲがユーザに対して行うインタラクションが制御される。
制御装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０３、記憶装置１０４、通信装置１０５、及び外部装置１０６等を有する。これら各ハードウェア構成は、それぞれがバス等で相互に接続されている。
ＣＰＵ１０１、例えば記憶装置１０４やＲＯＭ１０３等からプログラムやデータをＲＡＭ１０２上に読み出し、各種処理を実行する演算装置である。ＲＡＭ１０２は、プログラムやデータを一時保存する揮発性の半導体メモリである。ＲＯＭ１０３は、電源を切ってもデータを保持することができる不揮発性の半導体メモリである。
記憶装置１０４は、プログラムやデータを格納している不揮発性のメモリであり、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等である。格納されるプログラムやデータには、制御装置１００に搭載される基本ソフトウェアであるＯＳ（Operating System）やＯＳ上で各種処理を実行するプログラム（例えば、制御プログラム１１０）等がある。
通信装置１０５は、制御装置１００がセンサ１２０、アクチュエータ１３０、及びスピーカ１４０等と通信を行うためのインタフェースである。外部装置１０６は、例えばＳＤカード(SD memory card）やＵＳＢメモリ（Universal Serial Bus memory）等の外部記憶媒体とのインタフェースである。例えば、外部記憶媒体に記憶された制御プログラム１１０がインストールされることにより、記憶装置１０４に制御プログラム１１０が格納される。
本実施形態に係る制御装置１００は、上記のハードウェア構成により、後述するような各種処理を実現することができる。
なお、図１に示す制御システム１では、制御装置１００がロボットＲに内蔵される場合について説明したが、これに限られない。例えば、制御システム１は、制御装置１００をロボットＲの外部に設置して、制御装置１００がセンサ１２０、アクチュエータ１３０、及びスピーカ１４０等とネットワークを介して通信可能なように構成されてもよい。
ここで、制御装置１００がアクチュエータ１３０やスピーカ１４０を制御することにより、ロボットＲがユーザに対して行うインタラクションは、リアクション動作に基づくインタラクションと、自発動作に基づくインタラクションとに大別される。
リアクション動作に基づくインタラクションとは、センサ１２０により検知されたユーザの挙動（例えば、ロボットＲに触れる、近づく、話しかける等）に基づいて、制御装置１００がロボットＲの動作を制御することによりユーザに対して提示される動作であり、第１のインタラクションの一例である。
一方、自発動作に基づくインタラクションとは、ユーザの挙動に関わらずに、制御装置１００がロボットＲを制御することによりユーザに対して自発的に提示される動作であり、第２のインタラクションの一例である。
本実施形態は、ロボットＲの自発動作の動作間隔を制御することにより、ユーザに対する介入の度合いや介入レベル（以降では、単に、「介入レベル」と表す。）を制御するものである。このことについて、図２を参照しながら概要を説明する。図２は、動作間隔の制御例について説明する図である。なお、介入とは、ロボットＲがインタラクションによりユーザに与える影響のことを言う。したがって、介入レベルとは、ロボットＲが発話や身振り手振り等のインタラクションによりユーザに与えた影響の度合いのことを言う。
本実施形態に係る制御装置１００は、ロボットＲが行う自発動作及びリアクション動作に対して、当該動作に基づくインタラクションによってユーザに与える介入レベルを数値化したスコアを設定する。そして、制御装置１００は、過去の所定の期間に行われた自発動作やリアクション動作のスコアの合計（合計スコア）に基づき、自発動作を行うか否かを判定することで、自発動作の動作間隔を制御する。介入レベル、スコア、合計スコアは、介入度の一例である。
例えば、図２に示すように、過去の所定の期間内（時刻ｔ０から現在まで）の時刻ｔ１〜ｔ６にロボットＲが行った自発動作又はリアクション動作の合計スコアに基づき、現在、自発動作を行うか否かを判定する。これにより、１つ前に行われた動作（時刻ｔ６で行われた動作）から次に行う動作（現在行う動作）までの動作間隔を制御する。すなわち、合計スコアが所定の閾値以上である場合（ユーザに対する介入レベルが高い場合）、自発動作を行わない（つまり、動作間隔を長くする）ように制御する。一方で、合計スコアが所定の閾値未満である場合（ユーザに対する介入レベルが低い場合）、自発動作を行う（動作間隔を短くする）ように制御する。このように、本実施形態に係る制御装置１００は、ロボットＲの自発動作の動作間隔を動的に制御することで、ユーザに対する介入レベルを制御する。
［機能構成］
次に、第１の実施形態に係る制御装置１００の機能構成について、図３を参照しながら説明する。図３は、第１の実施形態に係る制御システムの機能構成例を示す図である。
次に、第１の実施形態に係る制御装置１００の機能構成について、図３を参照しながら説明する。図３は、第１の実施形態に係る制御システムの機能構成例を示す図である。
制御装置１００は、自発動作制御部１１、動作実行部１５、及びリアクション動作制御部１６を有する。これら各部は、制御装置１００にインストールされた制御プログラム１１０が、ＣＰＵ１０１に実行させる処理により実現される。
また、制御装置１００は、動作情報記憶部１７、スコア情報記憶部１８、及び動作履歴情報記憶部１９を有する。これら各記憶部は、記憶装置１０４により実現される。
自発動作制御部１１は、ロボットＲに行わせる自発動作の決定や自発動作を行うタイミング（動作間隔）を制御する。ここで、自発動作制御部１１は、スコア算出部１２、動作決定部１３、及び間隔決定部１４を有する。
スコア算出部１２は、スコア情報記憶部１８に格納されたスコア情報テーブル１８１及び動作履歴情報記憶部１９に格納された動作履歴情報テーブル１９１に基づき、過去の所定の期間に行われた自発動作及びリアクション動作の合計スコアを算出する。
動作決定部１３は、動作情報記憶部１７に格納された自発動作の動作情報１７１（図４（ａ）参照）に基づき、ロボットＲに行わせる自発動作を決定する。
間隔決定部１４は、スコア算出部１２に算出された合計スコアに基づき、ロボットＲに自発動作を行わせるか否かを判定する。本実施形態においては、間隔決定部１４は、スコア算出部１２により算出された合計スコアが、予め設定された所定の閾値未満であるか否かを判定することにより、ロボットＲに自発動作を行わせるか否かを判定する。
動作実行部１５は、自発動作制御部１１により決定された自発動作をロボットＲに行わせる。すなわち、動作実行部１５は、決定された自発動作の動作内容に応じて、アクチュエータ１３０やスピーカ１４０を制御し、ロボットＲを動作させる。また、同様に、動作実行部１５は、後述するリアクション動作制御部１６により決定されたリアクション動作をロボットＲに行わせる。
リアクション動作制御部１６は、ロボットＲに行わせるリアクション動作を決定する。すなわち、リアクション動作制御部１６は、センサ１２０により検知されたユーザの挙動に応じて、動作情報記憶部１７に格納されたリアクション動作の動作情報１７２（図４（ｂ）参照）に基づき、ロボットＲに行わせるリアクション動作を決定する。
より詳細には、ロボットＲのセンサ１２０によりユーザの挙動（例えば、ユーザがロボットＲに触れた、近づいた、又は話しかけた等）が検知されると、リアクション動作制御部１６は、センサ１２０からセンサデータを受信する。そして、リアクション動作制御部１６は、リアクション動作の動作情報１７２に基づき、受信したセンサデータに応じたリアクション動作を決定する。例えば、ユーザがロボットＲに話しかけた場合、マイク等のセンサ１２０は、この話しかけを検知し、センサデータをリアクション動作制御部１６に送信する。そして、リアクション動作制御部１６は、例えば、リアクション動作の動作情報１７２に基づき、「返事をする」動作等のリアクション動作を決定する。
動作情報記憶部１７は、自発動作の動作情報１７１及びリアクション動作の動作情報１７２を格納する。ここで、自発動作の動作情報１７１及びリアクション動作の動作情報１７２について、図４を参照しながら説明する。図４は、第１の実施形態に係る動作情報の一例を示す図である。
図４（ａ）は、自発動作の動作情報１７１を示す。自発動作の動作情報１７１は、ロボットＲに行わせる動作の優先度毎に、自発動作の動作情報テーブル１７１Ｈ〜１７１Ｌを有する。すなわち、自発動作の動作情報１７１は、ロボットＲに行わせる自発動作のうち、優先度が高い順に、優先度「１」の動作情報テーブル１７１Ｈ、優先度「２」の動作情報テーブル１７１Ｍ、及び優先度「３」の動作情報テーブル１７１Ｌ等を有する。このように、自発動作の動作情報１７１は、例えば自発動作の振る舞いの種類に応じて、優先度が関連付けられており、優先度に応じてロボットＲに行わせる自発動作が制御される。例えば、優先度「１」の動作情報テーブル１７１Ｈは、身振り手振り等を示す自発動作の動作情報が管理されており、優先度「２」の動作情報テーブル１７１Ｍには、独り言等を示す自発動作の動作情報が管理されている。また、例えば、優先度「３」の動作情報テーブル１７１Ｌには、歩き回る等の自発動作の動作情報が管理されている。このように、振る舞いの種類や類型毎に優先度を設定して、ロボットＲの動作を制御する手法又は概念は、サブサンプションアーキテクチャと称される。
また、各動作情報テーブル１７１Ｈ〜１７１Ｌは、動作ＩＤ毎に、動作内容、動作時間及び必要リソース等のデータ項目を有する。動作ＩＤは、自発動作の動作内容を一意に識別する情報である。動作内容は、ロボットＲに行わせる自発動作の内容である。動作時間は、自発動作を開始してから終了するまでに要する時間である。
必要リソースは、自発動作を行うのに必要なロボットＲのリソースを示している。例えば、動作ＩＤ「Ｈ００１」の自発動作「足をばたつかせる」をロボットＲに行わせるには、「足」のリソースが使用可能である必要がある。換言すれば、ロボットＲの「足」を動かすためのアクチュエータ１３０が、他の自発動作又はリアクション動作等により占有されていないことが必要である。同様に、例えば、独り言を示す自発動作をロボットＲに行わせるには、スピーカ１４０のリソースが使用可能である必要がある。
このように、自発動作の動作情報１７１には、自発動作の振る舞いの種類や類型等に応じて設定された優先度毎に、自発動作の動作ＩＤ、動作内容、動作時間、必要リソース等が設定され、動作情報記憶部１７により管理されている。なお、動作情報テーブル１７１Ｈ〜１７１Ｌは、上記で説明したデータ項目以外に、例えば、動作ＩＤ毎に、ロボットＲに行わせる自発動作を決定するための条件（制約条件）を示すデータ項目を有していてもよい。この制約条件は、例えば、「同じ優先度の自発動作が行われた後、３０秒間は当該動作ＩＤの自発動作を行わない」等が挙げられる。
図４（ｂ）は、リアクション動作の動作情報１７２を示す。リアクション動作の動作情報１７２は、ロボットＲに行わせる動作の優先度毎に、リアクション動作の動作情報テーブル１７２Ｈ〜１７２Ｌを有する。すなわち、リアクション動作の動作情報１７２は、ロボットＲに行わせるリアクション動作のうち、優先度が高い順に、優先度「１」の動作情報テーブル１７２Ｈ、優先度「２」の動作情報テーブル１７３Ｍ、優先度「３」の動作情報テーブル１７４Ｌ等を有する。このように、リアクション動作の動作情報１７２は、例えばリアクション動作の振る舞いの種類に応じて、優先度が関連付けられており、優先度に応じてロボットＲに行わせるリアクション動作が制御される。例えば、優先度「１」の動作情報テーブル１７２Ｈは、身振り手振り等を示すリアクション動作の動作情報が管理されており、優先度「２」の動作情報テーブル１７２Ｍには、発話等を示すリアクション動作の動作情報が管理されている。
また、各動作情報テーブル１７２Ｈ〜１７２Ｌは、自発動作の動作情報テーブル１７１Ｈ〜１７１Ｌと同様に、動作ＩＤ毎に、動作内容、動作時間及び必要リソース等のデータ項目を有する。
このように、リアクション動作の動作情報１７２には、リアクション動作の振る舞いの類型等に応じて設定された優先度毎に、自発動作の動作ＩＤ、動作内容、動作時間、必要リソース等が設定され、動作情報記憶部１７により管理されている。
なお、自発動作の動作情報１７１及びリアクション動作の動作情報１７２で共通に優先度を設定してもよい。この場合、ロボットＲが自発動作よりもリアクション動作を優先して行うようにするためには、各リアクション動作の動作情報テーブル１７２Ｈ〜１７２Ｌの優先度を、各自発動作の動作情報テーブル１７１Ｈ〜１７１Ｌの優先度より高く設定すればよい。例えば、リアクション動作の動作情報テーブル１７２Ｈ〜１７２Ｌの優先度をそれぞれ「１」〜「３」、自発動作の動作情報テーブル１７１Ｈ〜１７１Ｌの優先度を「４」〜「５」と設定すればよい。
スコア情報記憶部１８は、スコア情報テーブル１８１を格納する。ここで、スコア情報テーブル１８１について、図５を参照しながら説明する。図５は、第１の実施形態に係るスコア情報の一例を示す図である。スコア情報テーブル１８１は、動作ＩＤ毎に、動作毎のスコアが管理されている。このように、スコア情報テーブル１８１には、各自発動作及びリアクション動作に基づくインタラクションによってユーザに与える介入レベルを数値化したスコアが管理される。
動作履歴情報記憶部１９は、動作履歴情報テーブル１９１を格納する。ここで、動作履歴情報テーブル１９１について、図６を参照しながら説明する。図６は、第１の実施形態に係る動作履歴情報の一例を示す図である。動作履歴情報テーブル１９１は、過去の所定の期間に行われた自発動作及びリアクション動作の履歴が動作ＩＤ毎に管理されている。図６に示す例では、動作履歴情報テーブル１９１は、過去３分間に行われた自発動作及びリアクション動作の動作ＩＤが動作時刻と関連付けて管理されている。これにより、スコア算出部１２は、スコア情報テーブル１８１と動作履歴情報テーブル１９１とを参照することにより、過去の所定の期間に行われた自発動作及びリアクション動作のスコアの合計（合計スコア）を算出することができる。
なお、動作履歴情報テーブル１９１は、動作実行部１５によりロボットＲの自発動作又はリアクション動作が行われると、動作実行部１５より更新される。すなわち、動作実行部１５は、ロボットＲに行わせた自発動作又はリアクション動作の動作ＩＤを動作時刻と関連付けて動作履歴情報テーブル１９１に格納する。
［自発動作の制御処理］
次に、第１の実施形態に係る自発動作の制御処理について、図７を参照しながら説明する。図７は、第１の実施形態に係る自発動作の制御処理の一例を示すフローチャートである。ここで、図７に示す自発動作の制御処理は、所定の時間毎（例えば、１秒毎）に繰り返し実行される。すなわち、本実施形態に係る制御装置１００は、例えば１秒毎に、自発動作を行うか否か判定することで、自発動作の動作間隔を制御する。
次に、第１の実施形態に係る自発動作の制御処理について、図７を参照しながら説明する。図７は、第１の実施形態に係る自発動作の制御処理の一例を示すフローチャートである。ここで、図７に示す自発動作の制御処理は、所定の時間毎（例えば、１秒毎）に繰り返し実行される。すなわち、本実施形態に係る制御装置１００は、例えば１秒毎に、自発動作を行うか否か判定することで、自発動作の動作間隔を制御する。
ステップＳ７０１において、自発動作制御部１１の動作決定部１３は、ｎ＝１として、優先度ｎの動作情報テーブル１７１Ｈを、自発動作の動作情報１７１から取得する。すなわち、動作決定部１３は、自発動作の動作情報１７１のうち、最も優先度が高い自発動作の動作情報テーブルを取得する。
ステップＳ７０２において、自発動作制御部１１のスコア算出部１２は、動作履歴情報テーブル１９１及びスコア情報テーブル１８１に基づき、過去の所定の期間に行われた自発動作及びリアクション動作の合計スコア（以降では、便宜上、合計スコアを「合計スコアＳ」と表す。）を算出する。ここで、スコア算出部１２は、例えば、以下の（１）〜（４）のいずれかの方法により合計スコアＳを算出すればよい。
（１）スコア算出部１２は、スコア情報テーブル１８１を参照して、動作履歴情報テーブル１９１に含まれる各動作ＩＤのスコア（基礎スコア）を算出する。そして、スコア算出部１２は、算出された各基礎スコアの足し合わせることにより合計スコアＳを算出する。
（２）スコア算出部１２は、スコア情報テーブル１８１の代わりに、例えば図８に示すような動作の要素毎のスコアが管理されたスコア情報テーブル１８１Ａを参照して、動作履歴情報テーブル１９１に含まれる各動作ＩＤの基礎スコアを算出する。そして、スコア算出部１２は、算出された各基礎スコアの足し合わせることにより合計スコアＳを算出する。
より詳細に説明する。図８に示すスコア情報テーブル１８１Ａには、動作の要素毎に、要素毎のスコアが管理されている。したがって、スコア算出部１２は、動作履歴情報テーブル１９１に含まれる各動作ＩＤについて、動作ＩＤに対応する自発動作又はリアクション動作に含まれる動作の要素のスコアを合計することで、各動作ＩＤの基礎スコアを算出する。例えば、図４（ａ）の動作ＩＤ「Ｈ００２」の自発動作の動作内容「まわりを見回す」について、動作の要素は「顔の挙動」である。したがって、動作ＩＤ「Ｈ００２」の基礎スコアは「２」と算出される。同様に、図４（ｂ）の例えば、動作ＩＤ「Ｈ１０１」のリアクション動作の動作内容「喜ぶ」について、動作の要素は「手足の挙動」、「顔の挙動」、及び「バーバルな発話」である。したがって、動作ＩＤ「Ｈ１０１」の基礎スコアは、「１３」と算出される。そして、スコア算出部１２は、算出された各動作ＩＤの基礎スコアを足し合わせることで、合計スコアＳを算出する。これにより、各自発動作及びリアクション動作に対して一貫性があるスコアを算出することができる。
（３）上記の（１）又は（２）の方法により算出された合計スコアを「Ｓ１」として、以下の式により合計スコアＳを算出する。ここで、Ｔは、予め設定された所定の時間（例えば、３０秒）である。
なお、「各動作時間の合計」は、動作履歴情報テーブル１９１に含まれる各動作ＩＤに対応する自発動作及びリアクション動作の動作時間の合計である。これにより、自発動作及びリアクション動作の動作時間に応じて合計スコアＳを算出することができる。
（４）上記の（１）〜（３）のいずれかの方法により算出された合計スコアを「Ｓ２」として、以下の式により合計スコアＳを算出する。
なお、上記の式におけるｐｅは、動作履歴情報テーブル１９１に含まれる動作ＩＤの数をＮ、動作履歴情報テーブル１９１に含まれる動作ＩＤのうち予め設定された所定の動作ＩＤの数をＮｅとして、以下の式で表される。
これにより、予め設定された動作ＩＤに対応する自発動作及びリアクション動作が行われた場合に、合計スコアＳを高くすることができる。したがって、例えば人目を引く自発動作やリアクション動作の動作ＩＤを予め設定することにより、合計スコアＳを高くすることができる。
ステップＳ７０３において、自発動作制御部１１の間隔決定部１４は、算出された合計スコアＳが予め設定された所定の閾値未満であるか否かを判定する。合計スコアＳが所定の閾値未満である場合、自発動作制御部１１は、ステップＳ７０４の処理に進む。
一方、合計スコアＳが所定の閾値以上である場合、自発動作制御部１１は、処理を終了させる（すなわち、自発動作制御部１１は、ロボットＲが自発動作を行わないように制御する。）。このことは、過去の所定の期間に行われた自発動作及びリアクション動作に基づくインタラクションによってユーザに与えた介入レベルが所定以上である場合には、自発動作を行わないように制御することを意味する。これにより、ロボットＲが自発動作を行う動作間隔が制御される。
ステップＳ７０４において、動作決定部１３は、取得した自発動作の動作情報テーブルから実行可能な自発動作が存在するか否かを判定する。例えば、動作決定部１３は、取得した自発動作の動作情報テーブルに含まれる各自発動作の「必要リソース」のデータ項目を参照して、実行可能な自発動作が存在するか否かを判定する。実行可能な自発動作が存在する場合は、自発動作制御部１１は、ステップＳ７０５の処理に進む一方、実行可能な自発動作が存在しない場合は、自発動作制御部１１は、ステップＳ７０６の処理に進む。
ステップＳ７０５において、動作決定部１３は、ステップＳ７０４で実行可能であると判定された自発動作のうち、ロボットＲに行わせる自発動作を決定する。例えば、動作決定部１３は、ステップＳ７０４で実行可能であると判定された自発動作の中から一の自発動作をランダムに選択し、選択された自発動作をロボットＲに行わせる自発動作に決定する。
ステップＳ７０６において、動作決定部１３は、ｎ＝ｎ＋１として、優先度ｎの動作情報テーブルを、自発動作の動作情報１７１から取得する。すなわち、動作決定部１３は、１つ下の優先度の動作情報テーブルを、自発動作の動作情報１７１から取得する。このように、優先度ｎの自発動作の動作情報テーブルに実行可能な自発動作が存在しない場合、動作決定部１３は、優先度ｎ＋１の自発動作の動作情報テーブルを取得する。
ステップＳ７０７において、動作実行部１５は、ステップＳ７０５で決定された自発動作の動作内容に応じて、アクチュエータ１３０やスピーカ１４０を制御して、ロボットＲに自発動作を行わせる。これにより、ロボットＲは、自発動作を行う。
以上のように、第１の実施形態に係る制御装置１００では、過去の所定の期間に行われた自発動作及びリアクション動作に基づくインタラクションによってユーザに与えた介入レベルが所定以上である場合には、自発動作を行わないように制御する。これにより、例えば、過去の所定の期間においてリアクション動作が多く行われた場合には、その後の自発動作の動作間隔が長くなることにより、ユーザに対するロボットＲの介入レベルが高くなり過ぎないように制御することができる。同様に、例えば、過去の所定の期間においてリアクション動作が殆ど行われていない場合には、その後の自発動作の動作間隔が短くなることにより、ユーザに対するロボットＲの介入レベルが低くなり過ぎないように制御することができる。
なお、図７のステップＳ７０２では、過去の所定の期間に行われた自発動作及びリアクション動作の合計スコアＳに基づき自発動作の動作間隔を制御したが、例えば前回の合計スコアＳを時間の経過とともに値を減少させて今回の合計スコアＳを算出してもよい。例えば、現時点をｔとして、１つ前の時点の合計スコアをＳ（ｔ−１）とした場合、現時点の合計スコアＳ（ｔ）を、Ｓ（ｔ）＝Ｓ（ｔ−１）×α＋Σ（時点ｔ−１からｔまでに行われた自発動作又はリアクション動作の動作ＩＤの基礎スコア）として算出してもよい。ここで、上式においてαは予め設定された所定の減衰係数である。
＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態に係る制御システム１について説明する。第２の実施形態に係る制御システム１の制御装置１００は、予め設定された所定の閾値及び合計スコアに基づき、ロボットＲに次の自発動作を行わせることができる時間（すなわち、動作間隔）を決定するものである。
次に、第２の実施形態に係る制御システム１について説明する。第２の実施形態に係る制御システム１の制御装置１００は、予め設定された所定の閾値及び合計スコアに基づき、ロボットＲに次の自発動作を行わせることができる時間（すなわち、動作間隔）を決定するものである。
［自発動作の制御処理］
第２の実施形態に係る自発動作の制御処理について、図９を参照しながら説明する。図９は、第２の実施形態に係る自発動作の制御処理の一例を示すフローチャートである。ここで、図９に示す自発動作の制御処理は、所定の時間毎（例えば、１秒毎）に繰り返し実行される。なお、ステップＳ７０１及びステップＳ７０２、並びにステップＳ７０４〜ステップＳ７０６は、第１の実施形態の自発動作の制御処理（図７）と同様であるため、説明を省略する。
第２の実施形態に係る自発動作の制御処理について、図９を参照しながら説明する。図９は、第２の実施形態に係る自発動作の制御処理の一例を示すフローチャートである。ここで、図９に示す自発動作の制御処理は、所定の時間毎（例えば、１秒毎）に繰り返し実行される。なお、ステップＳ７０１及びステップＳ７０２、並びにステップＳ７０４〜ステップＳ７０６は、第１の実施形態の自発動作の制御処理（図７）と同様であるため、説明を省略する。
ステップＳ９０１において、間隔決定部１４は、予め設定された所定の閾値と、算出された合計スコアＳとに基づき、決定された自発動作をロボットＲに行わせるまでの時間（すなわち、動作間隔）Ｔ１を決定する。ここで、本実施形態では、現時点以降の時刻ｔにおいて、過去の所定の期間に行われた自発動作及びリアクション動作の合計スコアＳを、「合計スコアＳｔ」と表す。
より具体的には、間隔決定部１４は、次のようにして時間Ｔ１を決定する。すなわち、まず、間隔決定部１４は、スコア算出部１２により、決定された自発動作の基礎スコアｓｓを算出する。そして、間隔決定部１４は、合計スコアＳと基礎スコアｓｓとの和が所定の閾値以下である場合、時間Ｔ１を「０」とする。一方、間隔決定部１４は、合計スコアＳと基礎スコアｓｓとの和が所定の閾値を超える場合、合計スコアＳｔと基礎スコアｓｓとの和が所定の閾値以下となる時刻ｔを算出し、時間Ｔ１を「時刻ｔと現在時刻との差分」とする。
ステップＳ９０２において、動作実行部１５は、時間Ｔ１経過後に、決定された自発動作の動作内容に応じて、アクチュエータ１３０やスピーカ１４０を制御して、ロボットＲに自発動作を行わせる。これにより、ロボットＲは、時間Ｔ１経過後に、自発動作を行う。
なお、ステップＳ９０２で動作実行部１５は、時間Ｔ１が経過する前に、リアクション動作制御部１６によりロボットＲに行わせるリアクション動作が決定された場合には、自発動作の制御処理を中止し、決定されたリアクション動作を実行させる。
以上のように、第２の実施形態に係る制御装置１００では、動作決定部１３により決定された自発動作をロボットＲに行わせることができる時間を決定する。これにより、例えば介入レベルが高い（すなわち、スコアが高い）自発動作をロボットＲに行わせる場合には動作間隔が短くなるように制御する一方で、介入レベルが低い自発動作をロボットＲに行わせる場合には動作間隔が長くなるように制御することができる。
＜第３の実施形態＞
次に、第３の実施形態に係る制御システム１について説明する。第３の実施形態に係る制御システム１の制御装置１００は、合計スコアと予め設定された所定の閾値との差分に基づき、所定のテーブルを参照することによりロボットＲに次の自発動作を行わせることができる時間（動作間隔）を決定するものである。
次に、第３の実施形態に係る制御システム１について説明する。第３の実施形態に係る制御システム１の制御装置１００は、合計スコアと予め設定された所定の閾値との差分に基づき、所定のテーブルを参照することによりロボットＲに次の自発動作を行わせることができる時間（動作間隔）を決定するものである。
［機能構成］
図１０は、第３の実施形態に係る制御システムの機能構成例を示す図である。第３の実施形態に係る制御装置１００は、動作間隔情報記憶部２０を有する点が、第１の実施形態及び第２の実施形態と異なる。動作間隔情報記憶部２０は、記憶装置１０４等により実現される。
図１０は、第３の実施形態に係る制御システムの機能構成例を示す図である。第３の実施形態に係る制御装置１００は、動作間隔情報記憶部２０を有する点が、第１の実施形態及び第２の実施形態と異なる。動作間隔情報記憶部２０は、記憶装置１０４等により実現される。
動作間隔情報記憶部２０は、動作間隔情報テーブル２０１を格納する。ここで、動作間隔情報テーブル２０１について、図１１を参照しながら説明する。図１１は、第３の実施形態に係る動作間隔情報の一例を示す図である。動作間隔情報テーブル２０１は、合計スコアＳと、予め設定された所定の閾値との差分を示す差分スコアに対して、自発動作をロボットＲに行わせるまでの時間が関連付けて管理されている。本実施形態に係る間隔決定部１４は、算出した差分スコアに基づき、動作間隔情報テーブル２０１から動作間隔を決定することで、ロボットＲに行わせる自発動作の動作間隔を制御する。
［自発動作の制御処理］
第３の実施形態に係る自発動作の制御処理について、図１２を参照しながら説明する。図１２は、第３の実施形態に係る自発動作の制御処理の一例を示すフローチャートである。ここで、図１２に示す自発動作の制御処理は、所定の時間毎（例えば、１秒毎）に繰り返し実行される。なお、ステップＳ７０１及びステップＳ７０２、ステップＳ７０４〜ステップＳ７０６、並びにステップＳ９０２は、第１の実施形態又は第２の実施形態の自発動作の制御処理（図７又は図９）と同様であるため、説明を省略する。
第３の実施形態に係る自発動作の制御処理について、図１２を参照しながら説明する。図１２は、第３の実施形態に係る自発動作の制御処理の一例を示すフローチャートである。ここで、図１２に示す自発動作の制御処理は、所定の時間毎（例えば、１秒毎）に繰り返し実行される。なお、ステップＳ７０１及びステップＳ７０２、ステップＳ７０４〜ステップＳ７０６、並びにステップＳ９０２は、第１の実施形態又は第２の実施形態の自発動作の制御処理（図７又は図９）と同様であるため、説明を省略する。
ステップＳ１２０１において、間隔決定部１４は、算出された合計スコアＳと、予め設定された所定の閾値との差分スコアを算出する。次に、間隔決定部１４は、動作間隔情報テーブル２０１を参照して、算出された差分スコアに対応する時間を取得する。そして、間隔決定部１４は、動作間隔情報テーブル２０１から取得した時間を、自発動作をロボットＲに行わせるまでの時間Ｔ１（すなわち、動作間隔）と決定する。
なお、ステップＳ１２０１で間隔決定部１４は、差分スコアに対応する時間を動作間隔情報テーブル２０１から取得することで動作間隔を制御したが、例えば差分スコアを引数とする所定の関数値を動作間隔としてもよい。
以上のように、第３の実施形態に係る制御装置１００では、合計スコアＳと、予め設定された所定の閾値との差分に基づき、動作間隔情報テーブル２０１から動作間隔を決定する。これにより、動作間隔情報テーブル２０１を適切に設定することにより、柔軟に動作間隔を制御することができるようになる。例えば、図１１に示すように差分スコアが「１０以上」である場合、動作間隔を「３秒」とすることにより、合計スコアＳが所定の閾値を超えている場合であっても長時間（数十秒等）の間ロボットＲが自発動作を行わない事態を防止することができる。
＜第４の実施形態＞
次に、第４の実施形態に係る制御システム１について説明する。第４の実施形態に係る制御システム１の制御装置１００は、自発動作の動作情報の優先度毎に予め設定された所定の閾値を用いて、自発動作の動作間隔を制御するものである。以降では、優先度ｎの自発動作の動作情報に対して予め設定された所定の閾値を、「優先度ｎの所定の閾値」と表す。
次に、第４の実施形態に係る制御システム１について説明する。第４の実施形態に係る制御システム１の制御装置１００は、自発動作の動作情報の優先度毎に予め設定された所定の閾値を用いて、自発動作の動作間隔を制御するものである。以降では、優先度ｎの自発動作の動作情報に対して予め設定された所定の閾値を、「優先度ｎの所定の閾値」と表す。
［自発動作の制御処理］
第４の実施形態に係る自発動作の制御処理について、図１３を参照しながら説明する。図１３は、第４の実施形態に係る自発動作の制御処理の一例を示すフローチャート。なお、ステップＳ７０１、ステップＳ７０５、及びステップＳ７０７は、第１の実施形態の自発動作の制御処理（図７）と同様であるため、説明を省略する。
第４の実施形態に係る自発動作の制御処理について、図１３を参照しながら説明する。図１３は、第４の実施形態に係る自発動作の制御処理の一例を示すフローチャート。なお、ステップＳ７０１、ステップＳ７０５、及びステップＳ７０７は、第１の実施形態の自発動作の制御処理（図７）と同様であるため、説明を省略する。
ステップＳ１３０１においてスコア算出部１２は、動作履歴情報テーブル１９１及びスコア情報テーブル１８１に基づき、過去の所定の期間に行われた優先度ｎの自発動作の動作情報に基づく自発動作（優先度ｎの自発動作）の合計スコアＳを算出する。ここで、優先度ｎの自発動作の合計スコアＳを、単に、「優先度ｎの合計スコアＳ」と表す。なお、優先度ｎの合計スコアＳの算出方法は、第１の実施形態と同様の方法を用いればよい。また、過去の所定の期間においてリアクション動作がなされている場合には、リアクション動作の基礎スコアを、例えば優先度１の合計スコアＳに加えたものを、改めて優先度１の合計スコアＳとすればよい。
ステップＳ１３０２において、間隔決定部１４は、優先度ｎの合計スコアＳが優先度ｎの所定の閾値未満であるか否かを判定する。優先度ｎの合計スコアＳが優先度ｎの所定の閾値未満である場合、自発動作制御部１１は、ステップＳ１３０５の処理に進む。一方、優先度ｎの合計スコアＳが優先度ｎの所定の閾値以上である場合、自発動作制御部１１は、ステップＳ１３０３の処理に進む。
ステップＳ１３０３において、動作決定部１３は、ｎ＝ｎ＋１として、優先度ｎの動作情報テーブルを、自発動作の動作情報１７１から取得する。すなわち、動作決定部１３は、１つ下の優先度の動作情報テーブルを、自発動作の動作情報１７１から取得する。このように、優先度ｎの合計スコアＳが優先度ｎの所定の閾値以上である場合、動作決定部１３は、優先度ｎ＋１の自発動作の動作情報テーブルを取得する。
ステップＳ１３０４において、間隔決定部１４は、優先度ｎ−１の合計スコアＳが優先度ｎ−１の所定の閾値を超過している値（超過値）を、優先度ｎの所定の閾値から減算する。なお、優先度ｎ−１の合計スコアＳと優先度ｎ−１の所定の閾値とが等しい場合、超過値は「０」とする。
例えば、図１４（ａ）に示すように、優先度ｎ−１の合計スコアＳが「６５」、優先度ｎ−１の所定の閾値が「６０」である場合、超過値は「５」となる。したがって、優先度ｎの所定の閾値「２５」から超過値「５」を減算して、優先度ｎの所定の閾値を「２０」とする。このように、優先度の高い自発動作の合計スコアが所定の閾値以上である場合、優先度の低い自発動作の所定の閾値を低くする調整を行う。これにより、すべての優先度の自発動作全体での合計スコアが所定の範囲内に収まるように、各優先度毎に自発動作の動作間隔が制御される。したがって、例えば、優先度の高い自発動作が多く行われた場合には、優先度の低い自発動作があまり行われないように制御する（すなわち、動作間隔を長くする）ことができる。一方で、例えば、優先度の高い自発動作があまり行われなかった場合には、優先度の低い自発動作が多く行われるように制御する（すなわち、動作間隔を短くする）ことができる。このように、本実施形態では、優先度に応じて柔軟に動作間隔を制御することができる。
ステップＳ１３０５において、動作決定部１３は、取得した自発動作の動作情報テーブルから実行可能な自発動作が存在するか否かを判定する。実行可能な自発動作が存在する場合は、自発動作制御部１１は、ステップＳ７０５の処理に進む一方、実行可能な自発動作が存在しない場合は、自発動作制御部１１は、ステップＳ１３０５の処理に進む。
ステップＳ１３０６において、動作決定部１３は、ｎ＝ｎ＋１として、優先度ｎの動作情報テーブルを、自発動作の動作情報１７１から取得する。すなわち、動作決定部１３は、１つ下の優先度の動作情報テーブルを、自発動作の動作情報１７１から取得する。
ステップＳ１３０７において、間隔決定部１４は、優先度ｎ−１の所定の閾値と優先度ｎ−１の合計スコアＳとの差分の値（差分値）を、優先度ｎの所定の閾値に加算する。
例えば、図１４（ｂ）に示すように、優先度ｎ−１の合計スコアＳが「５５」、優先度ｎ−１の所定の閾値が「６０」である場合、差分値は「５」となる。したがって、優先度ｎの所定の閾値「２５」に差分値「５」を加算して、優先度ｎの所定の閾値を「３０」とする。このように、優先度の高い自発動作の合計スコアが所定の閾値未満である場合、優先度の所定の閾値を高くする調整を行う。これにより、すべての優先度の自発動作全体での合計スコアが所定の範囲内に収まるように、各優先度毎に自発動作の動作間隔が制御される。
以上のように、第４の実施形態に係る制御装置１００では、優先度毎に自発動作の動作間隔を制御することができる。これにより、優先度に応じて柔軟に動作間隔を制御することができる。
＜第５の実施形態＞
次に、第５の実施形態に係る制御システム１について説明する。第５の実施形態に係る制御装置１００は、ディスプレイ装置等に表示されたＣＧ（Computer Graphics）エージェントの自発動作の動作間隔を制御するものである。
次に、第５の実施形態に係る制御システム１について説明する。第５の実施形態に係る制御装置１００は、ディスプレイ装置等に表示されたＣＧ（Computer Graphics）エージェントの自発動作の動作間隔を制御するものである。
［システムの構成］
図１５は、第５の実施形態に係る制御システムの機能構成例を示す図である。図１５に示すように、本実施形態に制御システム１は、ユーザに対してインタラクションを行うＣＧエージェントＲ'を表示するサイネージ１５０、ＣＧエージェントＲ'の自発動作やリアクション動作を制御する制御装置１００等を有する。また、サイネージ１５０は、センサ１２０やスピーカ１４０等を有する。このような構成により、制御装置１００は、ＣＧエージェントＲ'の自発動作の動作間隔を制御することができる。すなわち、第１の実施形態乃至第４の実施形態に係る制御装置１００は、サイネージ１５０等の表示装置上に表示されるキャラクター等のＣＧエージェントＲ'の自発動作及びリアクション動作を制御する場合にも適用され得る。
図１５は、第５の実施形態に係る制御システムの機能構成例を示す図である。図１５に示すように、本実施形態に制御システム１は、ユーザに対してインタラクションを行うＣＧエージェントＲ'を表示するサイネージ１５０、ＣＧエージェントＲ'の自発動作やリアクション動作を制御する制御装置１００等を有する。また、サイネージ１５０は、センサ１２０やスピーカ１４０等を有する。このような構成により、制御装置１００は、ＣＧエージェントＲ'の自発動作の動作間隔を制御することができる。すなわち、第１の実施形態乃至第４の実施形態に係る制御装置１００は、サイネージ１５０等の表示装置上に表示されるキャラクター等のＣＧエージェントＲ'の自発動作及びリアクション動作を制御する場合にも適用され得る。
以上に一例を説明したように、第１の実施形態に係る制御システム１では、過去の所定の期間に行われた自発動作及びリアクション動作に基づくインタラクションによってユーザに与えた介入レベルが所定以上である場合には、ロボットＲの自発動作は抑制される。これにより、例えば、過去の所定の期間においてリアクション動作が多く行われた場合には、その後の自発動作の動作間隔が長くなることにより、ユーザに対するロボットＲの介入レベルが高くなり過ぎないように制御することができる。同様に、例えば、過去の所定の期間においてリアクション動作が殆ど行われていない場合には、ロボットＲの自発動作は促進される。これによって、その後の動作間隔が短くなることにより、ユーザに対するロボットＲの介入レベルが低くなり過ぎないように制御することができる。
第２の実施形態に係る制御システム１では、過去の所定の期間に行われた自発動作及びリアクション動作に基づくインタラクションによってユーザに与えた介入レベルに基づき、自発動作の動作間隔が決定される。これにより、例えば介入レベルが高い（すなわち、スコアが高い）自発動作をロボットＲに行わせる場合には動作間隔が短くなるように制御する一方で、介入レベルが低い自発動作をロボットＲに行わせる場合には動作間隔が長くなるように制御することができる。
第３の実施形態に係る制御システム１では、予め設定された動作間隔情報テーブル２０１により動作間隔を決定する。これにより、動作間隔情報テーブル２０１を適切に設定することにより、柔軟に動作間隔を制御することができるようになる。
第４の実施形態に係る制御システム１では、優先度毎に自発動作の動作間隔を制御する。これにより、優先度に応じて柔軟に動作間隔を制御することができる。
第５の実施形態に係る制御システム１では、表示装置等に表示されたＣＧエージェントＲ'の自発動作の動作間隔を制御する。このように、第１の実施形態乃至第４の実施形態に係る制御装置１００は、ロボット分野のみならず、ＣＧ等で表されたキャラクターの動作によりユーザに対して何かを働きかける分野（例えば、広告分野等）において適用され得る。
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
センシングされたユーザの挙動に基づいて、前記ユーザに対して提示する第１のインタラクションを決定し、
前記ユーザに対して自発的に提示する第２のインタラクションを決定し、
過去の所定期間に提示された前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションに基づいて介入度を算出し、
前記介入度に基づいて、前記第２のインタラクションを提示するタイミングを制御する
処理をコンピュータが実行する制御方法。
（付記２）
前記制御する処理は、
前記介入度が所定の閾値以上であるか否かの判定結果に基づいて、前記第２のインタラクションを提示するタイミングを制御する、付記１記載の制御方法。
（付記３）
前記介入度を算出する処理は、
前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションに基づいて、前記第２のインタラクションの種類毎に設定された優先度毎に介入度を算出し、
前記制御する処理は、
前記優先度毎の介入度が前記優先度に応じた所定の閾値以上であるか否かを判定する、付記２記載の制御方法。
（付記４）
前記介入度を算出する処理は、
さらに、前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションを前記ユーザに提示している時間と、前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションを前記ユーザに提示してからの経過時間との少なくともいずれかに基づいて、前記算出された介入度を調整する、付記１ないし３のいずれか１項に記載の制御方法。
（付記５）
センシングされたユーザの挙動に基づいて、前記ユーザに対して提示する第１のインタラクションを決定する第１の決定部と、
前記ユーザに対して自発的に提示する第２のインタラクションを決定する第２の決定部と、
過去の所定期間に提示された前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションに基づいて介入度を算出する算出部と、
前記介入度に基づいて、前記第２のインタラクションを提示するタイミングを制御する制御部と
を有する制御装置。
（付記６）
前記制御部は、
前記介入度が所定の閾値以上であるか否かの判定結果に基づいて、前記第２のインタラクションを提示するタイミングを制御する、付記５記載の制御装置。
（付記７）
前記算出部は、
前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションに基づいて、前記第２のインタラクションの種類毎に設定された優先度毎に介入度を算出し、
前記制御部は、
前記優先度毎の介入度が前記優先度に応じた所定の閾値以上であるか否かを判定する、付記６記載の制御装置。
（付記８）
前記算出部は、
さらに、前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションを前記ユーザに提示している時間と、前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションを前記ユーザに提示してからの経過時間との少なくともいずれかに基づいて、前記算出された介入度を調整する、付記５ないし７のいずれか１項に記載の制御装置。
（付記９）
センシングされたユーザの挙動に基づいて、前記ユーザに対して提示する第１のインタラクションを決定し、
前記ユーザに対して自発的に提示する第２のインタラクションを決定し、
過去の所定期間に提示された前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションに基づいて介入度を算出し、
前記介入度に基づいて、前記第２のインタラクションを提示するタイミングを制御する
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
（付記１０）
前記制御する処理は、
前記介入度が所定の閾値以上であるか否かの判定結果に基づいて、前記第２のインタラクションを提示するタイミングを制御する、付記９記載のプログラム。
（付記１１）
前記介入度を算出する処理は、
前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションに基づいて、前記第２のインタラクションの種類毎に設定された優先度毎に介入度を算出し、
前記制御する処理は、
前記優先度毎の介入度が前記優先度に応じた所定の閾値以上であるか否かを判定する、付記１０記載のプログラム。
（付記１２）
前記介入度を算出する処理は、
さらに、前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションを前記ユーザに提示している時間と、前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションを前記ユーザに提示してからの経過時間との少なくともいずれかに基づいて、前記算出された介入度を調整する、付記９ないし１１のいずれか１項に記載のプログラム。
（付記１）
センシングされたユーザの挙動に基づいて、前記ユーザに対して提示する第１のインタラクションを決定し、
前記ユーザに対して自発的に提示する第２のインタラクションを決定し、
過去の所定期間に提示された前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションに基づいて介入度を算出し、
前記介入度に基づいて、前記第２のインタラクションを提示するタイミングを制御する
処理をコンピュータが実行する制御方法。
（付記２）
前記制御する処理は、
前記介入度が所定の閾値以上であるか否かの判定結果に基づいて、前記第２のインタラクションを提示するタイミングを制御する、付記１記載の制御方法。
（付記３）
前記介入度を算出する処理は、
前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションに基づいて、前記第２のインタラクションの種類毎に設定された優先度毎に介入度を算出し、
前記制御する処理は、
前記優先度毎の介入度が前記優先度に応じた所定の閾値以上であるか否かを判定する、付記２記載の制御方法。
（付記４）
前記介入度を算出する処理は、
さらに、前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションを前記ユーザに提示している時間と、前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションを前記ユーザに提示してからの経過時間との少なくともいずれかに基づいて、前記算出された介入度を調整する、付記１ないし３のいずれか１項に記載の制御方法。
（付記５）
センシングされたユーザの挙動に基づいて、前記ユーザに対して提示する第１のインタラクションを決定する第１の決定部と、
前記ユーザに対して自発的に提示する第２のインタラクションを決定する第２の決定部と、
過去の所定期間に提示された前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションに基づいて介入度を算出する算出部と、
前記介入度に基づいて、前記第２のインタラクションを提示するタイミングを制御する制御部と
を有する制御装置。
（付記６）
前記制御部は、
前記介入度が所定の閾値以上であるか否かの判定結果に基づいて、前記第２のインタラクションを提示するタイミングを制御する、付記５記載の制御装置。
（付記７）
前記算出部は、
前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションに基づいて、前記第２のインタラクションの種類毎に設定された優先度毎に介入度を算出し、
前記制御部は、
前記優先度毎の介入度が前記優先度に応じた所定の閾値以上であるか否かを判定する、付記６記載の制御装置。
（付記８）
前記算出部は、
さらに、前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションを前記ユーザに提示している時間と、前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションを前記ユーザに提示してからの経過時間との少なくともいずれかに基づいて、前記算出された介入度を調整する、付記５ないし７のいずれか１項に記載の制御装置。
（付記９）
センシングされたユーザの挙動に基づいて、前記ユーザに対して提示する第１のインタラクションを決定し、
前記ユーザに対して自発的に提示する第２のインタラクションを決定し、
過去の所定期間に提示された前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションに基づいて介入度を算出し、
前記介入度に基づいて、前記第２のインタラクションを提示するタイミングを制御する
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
（付記１０）
前記制御する処理は、
前記介入度が所定の閾値以上であるか否かの判定結果に基づいて、前記第２のインタラクションを提示するタイミングを制御する、付記９記載のプログラム。
（付記１１）
前記介入度を算出する処理は、
前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションに基づいて、前記第２のインタラクションの種類毎に設定された優先度毎に介入度を算出し、
前記制御する処理は、
前記優先度毎の介入度が前記優先度に応じた所定の閾値以上であるか否かを判定する、付記１０記載のプログラム。
（付記１２）
前記介入度を算出する処理は、
さらに、前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションを前記ユーザに提示している時間と、前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションを前記ユーザに提示してからの経過時間との少なくともいずれかに基づいて、前記算出された介入度を調整する、付記９ないし１１のいずれか１項に記載のプログラム。
１：制御システム
１１：自発動作制御部
１２：スコア算出部
１３：動作決定部
１４：間隔決定部
１５：動作実行部
１６：リアクション動作制御部
１７：動作情報記憶部
１８：スコア情報記憶部
１９：動作履歴情報記憶部
１００：制御装置
１１０：制御プログラム
１２０：センサ
１３０：アクチュエータ
１４０：スピーカ
１１：自発動作制御部
１２：スコア算出部
１３：動作決定部
１４：間隔決定部
１５：動作実行部
１６：リアクション動作制御部
１７：動作情報記憶部
１８：スコア情報記憶部
１９：動作履歴情報記憶部
１００：制御装置
１１０：制御プログラム
１２０：センサ
１３０：アクチュエータ
１４０：スピーカ
Claims (6)
- センシングされたユーザの挙動に基づいて、前記ユーザに対して提示する第１のインタラクションを決定し、
前記ユーザに対して自発的に提示する第２のインタラクションを決定し、
過去の所定期間に提示された前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションに基づいて介入度を算出し、
前記介入度に基づいて、前記第２のインタラクションを提示するタイミングを制御する
処理をコンピュータが実行する制御方法。 - 前記制御する処理は、
前記介入度が所定の閾値以上であるか否かの判定結果に基づいて、前記第２のインタラクションを提示するタイミングを制御する、請求項１記載の制御方法。 - 前記介入度を算出する処理は、
前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションに基づいて、前記第２のインタラクションの種類毎に設定された優先度毎に介入度を算出し、
前記制御する処理は、
前記優先度毎の介入度が前記優先度に応じた所定の閾値以上であるか否かを判定する、請求項２記載の制御方法。 - 前記介入度を算出する処理は、
さらに、前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションを前記ユーザに提示している時間と、前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションを前記ユーザに提示してからの経過時間との少なくともいずれかに基づいて、前記算出された介入度を調整する、請求項１ないし３のいずれか１項に記載の制御方法。 - センシングされたユーザの挙動に基づいて、前記ユーザに対して提示する第１のインタラクションを決定する第１の決定部と、
前記ユーザに対して自発的に提示する第２のインタラクションを決定する第２の決定部と、
過去の所定期間に提示された前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションに基づいて介入度を算出する算出部と、
前記介入度に基づいて、前記第２のインタラクションを提示するタイミングを制御する制御部と
を有する制御装置。 - センシングされたユーザの挙動に基づいて、前記ユーザに対して提示する第１のインタラクションを決定し、
前記ユーザに対して自発的に提示する第２のインタラクションを決定し、
過去の所定期間に提示された前記第１のインタラクション及び前記第２のインタラクションに基づいて介入度を算出し、
前記介入度に基づいて、前記第２のインタラクションを提示するタイミングを制御する
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2015079843A JP6507807B2 (ja) | 2015-04-09 | 2015-04-09 | 制御方法、制御装置、及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2015079843A JP6507807B2 (ja) | 2015-04-09 | 2015-04-09 | 制御方法、制御装置、及びプログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2016198843A JP2016198843A (ja) | 2016-12-01 |
| JP6507807B2 true JP6507807B2 (ja) | 2019-05-08 |
Family
ID=57422342
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2015079843A Active JP6507807B2 (ja) | 2015-04-09 | 2015-04-09 | 制御方法、制御装置、及びプログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6507807B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7308104B2 (ja) * | 2019-08-30 | 2023-07-13 | 三菱重工業株式会社 | 無人機協調システム、無人機協調処理方法及びプログラム |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001300148A (ja) * | 2000-04-18 | 2001-10-30 | Casio Comput Co Ltd | アクション応答システムおよびそのプログラム記録媒体 |
| JP2002178282A (ja) * | 2000-10-05 | 2002-06-25 | Sony Corp | ロボット装置及びその制御方法 |
| JP2003305674A (ja) * | 2002-04-11 | 2003-10-28 | Sony Corp | ロボット装置およびロボット制御方法、記録媒体、並びにプログラム |
| JP5910249B2 (ja) * | 2012-03-30 | 2016-04-27 | 富士通株式会社 | インタラクション装置およびインタラクション制御プログラム |
| JP2015191591A (ja) * | 2014-03-28 | 2015-11-02 | 富士通株式会社 | 情報処理装置、行動タイミング検出方法、およびプログラム |
-
2015
- 2015-04-09 JP JP2015079843A patent/JP6507807B2/ja active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2016198843A (ja) | 2016-12-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11161466B2 (en) | Component design based on sensor data | |
| EP3162041B1 (en) | Leveraging user signals for initiating communications | |
| KR102275114B1 (ko) | 디바이스 특유의 또는 사용자 특유의 자원 사용 프로파일에 기초한 자원 관리 | |
| EP3358461A1 (en) | Apparatus and method for performing application in electronic device | |
| KR20170044426A (ko) | 음성 신호 인식 방법 및 이를 제공하는 전자 장치 | |
| CN105138076B (zh) | 一种电子设备的控制方法及电子设备 | |
| KR102464280B1 (ko) | 입력 처리 방법 및 장치 | |
| JP2022519283A (ja) | 強化学習を利用する３ｄ環境リスク識別 | |
| JP6153561B2 (ja) | ハイパーリンクのレイアウト・サイズを調整するための方法、装置、およびコンピュータ・プログラム（ハイパーリンクのレイアウト・サイズの調整） | |
| KR20160034135A (ko) | 터치 입력을 처리하는 전자 장치 및 방법 | |
| KR20170089655A (ko) | 뷰 계층(뷰 레이어)들을 이용하여 입력을 처리하는 방법 및 전자장치 | |
| KR20170019879A (ko) | 전자 장치 및 전자 장치의 입력 방법 | |
| KR20170033656A (ko) | 전자 장치 및 그의 터치 입력 처리 방법 | |
| KR20170060980A (ko) | 구동 주파수를 제어하는 전자 장치와 이의 동작 방법 | |
| JP6507807B2 (ja) | 制御方法、制御装置、及びプログラム | |
| KR102478952B1 (ko) | 영상 저장을 위한 방법 및 그 장치 | |
| KR102282704B1 (ko) | 영상 데이터를 재생하는 전자 장치 및 방법 | |
| KR20180058419A (ko) | 운동 컨텐츠를 제공하는 전자 장치 | |
| US10482237B2 (en) | Method for processing security of application and electronic device supporting the same | |
| CN106078743A (zh) | 智能机器人，应用于智能机器人的操作系统及应用商店 | |
| JP2019053676A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システム | |
| EP3371715B1 (en) | Generating a deferrable data flow | |
| US20180349131A1 (en) | Windows support of a pluggable ecosystem for universal windows application stores | |
| KR102415984B1 (ko) | 컨트롤러를 제공하는 방법 및 장치 | |
| KR20220059724A (ko) | 스마트링을 이용해 건강상태를 모니터링하고 임상적 판단을 셀럽을 통해 제공하는 방법 및 장치 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180206 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20190131 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20190305 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20190318 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6507807 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |